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2020年3月5日
目标检测中的precision,recall,AP,mAP计算详解
摘要: 交并比IoU衡量的是两个区域的重叠程度,是两个区域重叠部分面积占二者总面积(重叠部分只计算一次)的比例。如下图,两个矩形框的IoU是交叉面积(中间图片红色部分)与合并面积(右图红色部分)面积之比。 Iou的定义 在目标检测任务中,如果我们模型输出的矩形框与我们人工标注的矩形框的IoU值大于某个阈值时
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posted @ 2020-03-05 20:28 韩昊
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2020年3月3日
转:图像分类、物体检测、物体分割、实例分割、语义分割
摘要: 0001,常识1 计算机视觉的任务很多,有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等,那它们的区别是什么呢?1、Image Classification(图像分类)图像分类(下图左)就是对图像判断出所属的分类,比如在学习分类中数据集有人(person)、羊(sheep)、狗(dog)和猫(c
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posted @ 2020-03-03 20:50 韩昊
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2020年2月17日
卷积网络CNN中各种常见卷积过程
摘要: 卷积 Convolution 卷积核也称为滤波器filter。滤波器大小为,其中为深度,和输入feature map的channel数相同。每一层的filter数量和输出channel数相同。输入的每个channel和对应深度的卷结核进行卷积,然后加和,组成输出的一个channel。 卷积过程 对于
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posted @ 2020-02-17 14:16 韩昊
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卷积网络中的通道(Channel)和特征图
摘要: 转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的。 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Poo
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posted @ 2020-02-17 14:04 韩昊
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2020年2月11日
人工智能之卷积神经网络(CNN)
摘要: 前言:人工智能机器学习有关算法内容,请参见公众号“科技优化生活”之前相关文章。人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下卷积神经网络(CNN)算法。 ^_^ 20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的
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posted @ 2020-02-11 15:49 韩昊
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2019年12月30日
总结报告
摘要: 此作业要求参见:https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2019fall/homework/10111 回顾0 所属团队: 扛把子 团队项目: 项目名称:PSP小能手 项目地址:https://e.coding.net/PSP_help/PSPHelper.git 线
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posted @ 2019-12-30 10:37 韩昊
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2019年11月26日
计算机视觉--语义分割
摘要: 2017年10月11日 人工智能被认为是第四次工业革命,google,facebook等全球顶尖、最有影响力的技术公司都将目光转向AI,虽然免不了存在泡沫,被部分媒体夸大宣传,神经网络在图像识别,语音识别,自然语言处理,无人车等方面的贡献是毋庸置疑的,随着算法的不断完善,部分垂直领域的研究已经落地应
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posted @ 2019-11-26 19:03 韩昊
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2019年11月15日
对团队成员公开感谢
摘要: 一个多月时间转瞬即逝,开发的过程艰难且快乐。从组队初期大家的腼腆到今天我们彻底打成一片,由衷的感谢这份经历让我有幸认识并熟知团队中的每一个人。 感谢刘信鹏同学,在程序的开发设计整个阶段,他一直都扮演着“带头人”的角色,项目的顺利发布他功不可没。 感谢宋晓丽同学,每次课堂展示中面对“投资人”的质疑,她
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posted @ 2019-11-15 10:03 韩昊
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2019年11月6日
韩昊20191031-1 每周例行报告
摘要: 此作业的要求参见:https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2019fall/homework/9909 • 本周PSP • 本周进度条 • 累计进度条 • 本周PSP饼状图
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posted @ 2019-11-06 09:51 韩昊
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2019年10月30日
韩昊20191024-1 每周例行报告
摘要: 此作业的要求参见:https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2019fall/homework/9859 • 本周PSP • 本周进度条 • 累计进度条 • 本周PSP饼状图
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posted @ 2019-10-30 10:53 韩昊
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